任务详情
个人电脑使用的向量数据库
一、 核心目标
能自动将我日常关注的研报（PDF）、公告（PDF/Text）、文件（Web/PDF）等非结构化文本数据，进行解析、清洗、打标，并存入数据库，最终实现通过自然语言进行精准检索和问答。
模块一：数据源接入与自动化采集*
Tushare API集成*
编写Python脚本，通过Tushare Pro API自动获取相关的一些数据
本地文件监听与解析**
开发一个“文件监听”服务，持续监控我指定的Windows文件夹。
要求：
当有新的PDF文件放入时，自动触发解析程序。
使用PyMuPDF等库，高质量地提取PDF中的文本和表格内容，并转换为纯文本。
解析后，将原始文件自动移动到已处理子文件夹归档。
验收标准：我放入一份PDF，5分钟后，系统能将其全文内容提取出来，并能在数据库中查询到。
模块二：数据存储与向量化（核心）
数据库部署*
使用Docker在本地部署两款数据库：
PostgreSQL：用于存储从Tushare获取的结构化数据**（数字、表格）。
ChromaDB：用于存储从文本中提取的非结构化数据*，并支持向量检索。
验收标准：两个数据库服务运行正常，可通过命令行或简单工具连接。
文本向量化与入库**
任务：编写脚本，将模块一提取的纯文本，通过Ollama本地部署的嵌入模型（如nomic-embed-text）转换为向量（Embeddings），并存入ChromaDB向量数据库。
要求*：为每条文本数据打上元数据标签。
验收标准：在ChromaDB中能查到存入的向量数据条数，并且每条数据都带有正确的元数据标签。
模块三：自然语言检索接口
查询接口开发*
开发一个极简的Web查询界面（Gradio或Streamlit）。
提供一个输入框，可以用自然语言提问
后端逻辑：将我的问题也转换为向量，在ChromaDB中进行相似度搜索，找到最相关的文本片段，并返回。
验收标准：可以在网页上输入问题，系统能在3秒内返回最相关的原文段落，并注明出自哪份文件的第几页。
